Place branding strategies through Winter Olympic games
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this research is to examine how place branding strategies, undertaken by countries which belong to distinctive clusters, can manifest differently via the Winter Olympic Games.Methods In this paper, the experiences of Winter Olympics hosted by three countries (Russia, South Korea, China), are examined using Richelieu et al.’s framework, alongside clusters introduced in 2022. The study adopts a content analysis.Findings The framework is validated: the perceived importance of soft power and a country’s resources, differences in the measures and strategies used by the host countries, are confirmed.Practical implications Countries that set higher importance on sport diplomacy (Russia and China: “diplomacy branding”) are more assertive. In contrast, South Korea takes a more balanced approach, as it considers its action across a wider spectrum of areas (“balanced structure”).Research contribution The framework can explain the differences in the experiences of host countries, by also referring to the public choice theory. This paper illustrates how place branding strategies through sporting events, such as Winter Olympics, can differ between countries depending on the perceived role of public diplomacy, sport diplomacy, soft power and the economic resources invested.Originality/Value The article widens avenues for future research on major sporting events, through different clusters, by borrowing a holistic approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».